Was ist KI-Prompt-Engineering?

KI-Prompt-Engineering ist ein wesentlicher Bestandteil von Sprachservices auf Basis generativer KI. Diese KI-Services dienen der produktiven und nahtlosen Interaktion zwischen Mensch und KI-Tools – sowohl bei der Contentoptimierung als auch bei Übersetzung, Lokalisierung und vielem mehr. Möchten Sie mehr über Prompt-Engineering wissen und warum es für Unternehmen so wichtig ist? Lesen Sie unseren Blog.

Was ist KI-Prompt-Engineering?

KI-Dienstleister helfen Kunden beim Verfassen und Strukturieren von Textbefehlen und Antworten für große Sprachmodelle (Large Language Models, LLM). LLM erzeugen mithilfe dieser sogenannten Prompts die gewünschten Texte oder Bilder. Im Idealfall werden LLM (also Tools wie GPT-4, Gemini, Dall-E2 usw.) im Zeitverlauf „trainiert”, Ausgaben zu erzeugen, die den Erwartungen des Unternehmens besser entsprechen. Bei diesen Ausgaben handelt es sich in der Regel um nützlichen Content für Marketingzwecke, digitale Präsenz, Kundenkommunikation usw.

Bestandteile der Prompt-Engineering-Services:

• Unterstützung der LLM-Trainings
• Prompt-Erstellung
• Abschließende Evaluierung

Viele KI-Dienstleister bewerten Prompts und prüfen ihre Wirksamkeit und Relevanz.

Schließlich können Prompt-Engineering-Services genutzt werden, Maßnahmen zur KI-Selbstkorrektur mit Prompts umzusetzen, sei es präventiv oder zur Optimierung der ersten Ausgabe. Im Rahmen des KI-Prompt-Engeneerings können Kunden Prompt-Bibliotheken für künftige Projekte aufbauen.

Wieso benötigen Unternehmen Services für das Prompt-Engineering?

Prompt-Engineering ist von entscheidender Bedeutung für Unternehmen, die mit ihren LLM zuverlässig Content erstellen wollen, der richtig, hochwertig und frei von Voreingenommenheiten sowie anstößigen Ideen und Bildern ist.

Genauigkeit: KI-Tools „halluzinieren” gelegentlich oder fügen Falschinformationen in den Content ein. Solche Halluzinationen können die Glaubwürdigkeit eines Unternehmens ernsthaft beeinträchtigen. Mittels Prompt-Engineering können KI-Tools trainiert und bewertet werden, damit die Engines nur fehlerfreie Ausgaben erzeugen.

Hohe Qualität: Unternehmen haben in der Regel eigene stilistische Standards. Außerdem verfügen sie häufig über eine individuelle Markensprache und gründlich recherchierte Buyer-Personae. Leider erfüllen KI-Tools diese Erwartungen nicht immer. Mittels Prompt-Engineering können Unternehmen ihre LLM trainieren, damit sie den Erwartungen gerecht werden – wie ein Mitglied des Marketingteams.

Anstößige Bilder oder Texte: Unerwünschter Content kann in jeder Sprache entstehen. Die Nutzung von KI für Übersetzung, Lokalisierung oder Erstellung von Content in mehreren Sprachen erhöht die Wahrscheinlichkeit dafür. Beispiele:

• Ungeeignete Farben: Die Bedeutung verschiedener Farben kann je nach Kultur stark variieren. Weiß steht in Amerika für Reinheit, während es in Indien oft mit Beerdigungen in Verbindung gebracht wird.

• Nicht inklusives Gendering: Manche Menschen bevorzugen nicht-binäre Pronomen, diese lassen sich aber nicht einfach übersetzen. Manche KI-Tools interpretieren nicht-binäre Pronomen als Pluralpronomen. Oder korrigieren sie schlimmstenfalls in männliche oder weibliche Pronomen. Dies kann Zielgruppen verwirren oder verärgern.

• Anstößige Bildsprache: Während die Geste mit dem Daumen nach oben in westlichen Kulturen als positiv gilt, ist dies andernorts nicht der Fall. In Teilen des Nahen Ostens gilt diese Geste sogar als äußerst unhöflich und aggressiv.

Mittels KI-Prompt-Engineering können LLM richtig trainiert und anstößige Elemente in den Ausgaben vermieden werden.

Anwendung

Erfahren Sie, wie Lionbridge kürzlich einem Kunden mit KI-Prompt-Engineering im Rahmen eines Pilotprojekts helfen konnte.

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